Conocimientos o contenidos

C01. Definir con precisión el concepto de SIG vectorial y describir en profundidad sus componentes fundamentales (estructuras de datos, modelos topológicos, sistemas de referencia de coordenadas, tablas de atributos, herramientas de geoprocesamiento), identificando su papel y funcionamiento dentro de un sistema completo para la representación y análisis de entidades discretas.

C02. Explicar los principios teóricos y operativos de las principales operaciones de geoprocesamiento vectorial, comprendiendo cómo se combinan para transformar datos vectoriales y derivar nueva información geográfica con el fin de resolver problemas espaciales complejos.

C03. Explicar rigurosamente los conceptos de resolución espacial y resolución espectral, comprendiendo cómo estas características determinan el tipo y la cantidad de información que se puede obtener de los datos ráster y su idoneidad para diferentes análisis.

C04. Identificar, clasificar y describir las características fundamentales de diferentes tipos de imágenes ráster utilizadas en TIG (ej. imágenes de satélite ópticas, térmicas, radar; fotografías aéreas, ortofotos; modelos digitales de elevación), comprendiendo sus aplicaciones potenciales y limitaciones.

C05. Definir con precisión el concepto de base de datos espacial como un Sistema Gestor de Bases de Datos (SGBD) extendido para manejar datos geográficos. Describir detalladamente el concepto de esquema de datos espacial, incluyendo la organización en tablas, la definición de atributos, tipos de datos espaciales, relaciones entre entidades y la importancia de los índices espaciales para la eficiencia de las consultas.

C06. Describir los modelos de datos espaciales más comunes y sus variantes, analizando sus fundamentos, fortalezas y debilidades para la representación de distintos tipos de fenómenos geográficos (discretos, continuos, de red) y su impacto en las capacidades de análisis.

C07. Explicar la relación entre el concepto de modelo espacial (como representación conceptual de procesos geográficos) y el geoprocesamiento (como el conjunto de operaciones computacionales). Comprender cómo las herramientas de geoprocesamiento permiten construir e implementar modelos espaciales complejos para simular, predecir o analizar fenómenos geográficos.

C08. Identificar, clasificar y describir diferentes tipos de modelos espaciales según su propósito y metodología, comprendiendo los principios básicos de su construcción y las preguntas a las que pueden dar respuesta.

C09. Definir con precisión los conceptos fundamentales que rigen la teledetección, sentando las bases para comprender cómo los sensores capturan información del territorio.

C10. Describir los principios de funcionamiento y las características clave de los diferentes tipos de sensores remotos utilizados en TIG, clasificándolos según la parte del espectro electromagnético que utilizan y su modo de operación.

C11. Explicar los principios físicos y técnicos detallados detrás de la adquisición de datos con LIDAR (pulsos láser, tiempo de vuelo, generación de nubes de puntos) y SAR (emisión y recepción de microondas, retrodispersión, coherencia, polarización), y describir y analizar sus aplicaciones avanzadas y específicas para la generación de modelos 3D de alta precisión, la monitorización de deformaciones, el análisis de estructuras y la obtención de información en condiciones meteorológicas adversas.

C12. Conocer y comprender en detalle las fases, los elementos clave y las metodologías (cualitativas y cuantitativas) para estructurar y plantear un proyecto de investigación científica o técnica riguroso en el ámbito de las TIG, incluyendo la formulación de una pregunta de investigación pertinente, la definición de objetivos, la justificación del estudio, la revisión sistemática del estado del arte, el diseño metodológico (elección de métodos, datos, herramientas), la planificación temporal y de recursos, y la consideración de aspectos éticos y de viabilidad.

C13. Identificar, describir y seleccionar procedimientos, técnicas y fuentes adecuadas para la recopilación, pre-procesamiento, análisis e interpretación de datos geográficos (tanto espaciales como no espaciales asociados), justificando su idoneidad para los objetivos de un proyecto TIG o de investigación específico y comprendiendo cómo la calidad de los datos afecta la interpretación de los resultados.

C14. Conocer y comprender las normas editoriales, estructuras estandarizadas y estilos de redacción propios de informes técnicos y artículos científicos en el campo de las TIG, incluyendo la correcta presentación de resultados (tablas, figuras, mapas), el uso adecuado de referencias bibliográficas y citas, y los principios para una comunicación científica y técnica clara, concisa y rigurosa.

C15. Conocer y comprender los principios teóricos y prácticos de la comunicación visual y cartográfica avanzada, incluyendo la selección adecuada de tipos de mapas, el diseño de la simbología, el uso del color, la tipografía, la composición del mapa y la inclusión de elementos paratextuales, con el fin de representar datos y resultados de análisis TIG de manera clara, precisa y efectiva, adaptada a diferentes audiencias y formatos.

Competencias

COM01. Analizar de forma rigurosa y crítica la distribución y los patrones espaciales de fenómenos geográficos (ej. concentración, dispersión, autocorrelación espacial, clústers) utilizando métodos estadísticos espaciales inferenciales y técnicas de análisis de patrones avanzados (ej. análisis de puntos calientes/fríos, análisis de clústers basados en localización y atributos), interpretando los resultados en su contexto geográfico y evaluando su significancia estadística.

COM02. Sintetizar y combinar información proveniente de múltiples capas geográficas heterogéneas aplicando operaciones de análisis espacial complejo (ej. análisis de superposición vectorial y ráster, álgebra de mapas avanzada, modelos multicriterio) para integrar datos, generar nueva información o evaluar criterios complejos en el territorio, justificando los métodos empleados.

COM03. Evaluar de forma crítica, sistemática y detallada la calidad de conjuntos de datos geográficos y de teledetección, identificando, cuantificando y documentando los posibles errores e incertidumbres en sus diferentes componentes, aplicando métodos de validación adecuados y comprendiendo cómo la calidad de los datos impacta en la fiabilidad de los análisis y modelos derivados.

COM04. Aplicar de forma avanzada y justificada las técnicas de álgebra de mapas (ej. operaciones aritméticas, lógicas, relacionales, reclasificación compleja, análisis focal, zonal, global) utilizando la calculadora ráster o herramientas de modelización espacial, para realizar transformaciones y análisis complejos sobre datos ráster con el fin de modelar procesos espaciales continuos o derivar variables ambientales o temáticas.

COM05. Interpretar de forma experta imágenes de satélite de diferentes tipos de sensores y resoluciones, aplicando técnicas de interpretación visual y digital para identificar, mapear y analizar elementos y procesos en la superficie terrestre.

COM06. Generar Modelos Digitales del Terreno (MDT) y Modelos Digitales de Superficie (MDS) precisos a partir de diversas fuentes de datos de elevación (ej. nubes de puntos LiDAR o fotogramétricas, curvas de nivel, datos de radar), seleccionando y aplicando los métodos de interpolación y procesamiento más adecuados, evaluando su calidad y derivando productos de elevación secundarios para análisis geomorfológicos o ambientales.

COM07. Diseñar la estructura conceptual, lógica y física de una base de datos espacial compleja, seleccionando el SGBD espacial adecuado, definiendo el esquema de datos, tipos de datos geográficos, relaciones, topología, reglas de integridad y estrategias de indexación espacial, basándose en los requisitos detallados de un proyecto y considerando la escalabilidad y el rendimiento.

COM08. Gestionar de forma eficiente y escalable grandes volúmenes de datos espaciales (Big Spatial Data), abordando los desafíos de almacenamiento, acceso y análisis en contextos de macrodatos geoespaciales.

COM09. Construir y validar modelos de predicción espacial complejos utilizando técnicas estadísticas espaciales (ej. regresión espacial, modelos geoestadísticos) y/o algoritmos de Machine Learning aplicados a datos geoespaciales, seleccionando y procesando variables predictoras relevantes, ajustando los modelos y evaluando su precisión y capacidad predictiva mediante métodos de validación cruzada y métricas apropiadas.

COM10. Diseñar e implementar modelos espaciales dinámicos o modelos de simulación (ej. modelos basados en autómatas celulares, modelos basados en agentes, simulación geoestadística, acoplamiento de modelos) para simular la evolución o el impacto de fenómenos geográficos en escenarios futuros o alternativos. Evaluar rigurosamente la precisión, incertidumbre y sensibilidad de los resultados de los modelos espaciales mediante técnicas avanzadas.

COM11. Integrar de forma sinérgica y coherente datos y productos derivados de la teledetección con datos de SIG (vectoriales, tabulares, bases de datos) utilizando herramientas y flujos de trabajo avanzados, potenciando así las capacidades de análisis espacial y modelización de fenómenos complejos que no serían posibles con una sola fuente de datos.

COM12. Analizar series temporales de imágenes de satélite (ej. Sentinel, Landsat, MODIS) para detectar, cuantificar y monitorizar cambios en la superficie terrestre a lo largo del tiempo, aplicando técnicas de pre-procesamiento adecuadas (calibración, corrección atmosférica, registro) y métodos de análisis de series temporales espaciales.

COM13. Extraer información biofísica cuantitativa de imágenes de teledetección mediante la aplicación de modelos o el uso de técnicas de Machine Learning para estimar parámetros como el Índice de Área Foliar (IAF), la biomasa, el contenido de agua en la vegetación, la temperatura de la superficie terrestre o la rugosidad del terreno, validando los resultados obtenidos.

COM14. Procesar datos complejos de sensores activos como LIDAR (nubes de puntos) y SAR (imágenes radar, datos polarimétricos e interferométricos) utilizando software y flujos de trabajo especializados, aplicando técnicas avanzadas de filtrado, clasificación, generación de modelos 3D, extracción de características, análisis polarimétrico o interferometría para generar productos de información geoespacial de alta precisión y para aplicaciones.

COM15. Analizar y extraer información significativa de estructuras de datos geográficos tridimensionales utilizando software TIG 3D y aplicando técnicas de análisis espacial 3D (ej. análisis de visibilidad, cálculo de volúmenes, consultas espaciales 3D complejas, detección y caracterización de objetos 3D, análisis de la estructura vertical) para comprender y modelar fenómenos en tres dimensiones.

COM16. Planificar, organizar, ejecutar y gestionar de forma eficiente y autónoma el tiempo, los recursos (datos, software, infraestructura computacional, bibliografía) y las tareas asociadas al desarrollo de un proyecto de investigación en TIG, estableciendo cronogramas realistas, priorizando actividades, gestionando posibles imprevistos y demostrando capacidad de autoorganización y disciplina.

COM17. Evaluar de forma crítica y fundamentada la calidad, fiabilidad, actualidad y pertinencia de las fuentes de datos geográficos y de teledetección para un proyecto específico, así como la idoneidad y limitaciones de los métodos, técnicas y herramientas TIG seleccionados, justificando las decisiones metodológicas basadas en criterios teóricos, empíricos y en el estado del arte.

COM18. Sintetizar información compleja y los resultados de análisis e investigación en TIG, y presentarlos de forma clara, concisa, estructurada y argumentada, adaptando el contenido, el lenguaje y el formato al público tanto en comunicaciones escritas como orales, utilizando herramientas de comunicación visual efectivas.

COM19. Demostrar capacidad para colaborar eficazmente en equipos de trabajo, especialmente en contextos multidisciplinares, integrando conocimientos y métodos TIG con otras áreas del conocimiento para abordar problemas complejos que requieren una perspectiva holística y el uso de herramientas transversales como las TIG, fomentando la comunicación y el respeto entre disciplinas.

Habilidades

HB01. Demostrar habilidad práctica en la aplicación de herramientas de análisis espacial de software TIG y en la combinación experta con herramientas de diseño cartográfico para generar mapas temáticos de alta calidad y visualmente efectivos que comuniquen los resultados de análisis espaciales complejos.

HB03. Demostrar habilidad práctica en el cálculo y la interpretación de diversos índices de vegetación y otros índices espectrales a partir de imágenes de satélite o aéreas multiespectrales o hiperespectrales, utilizando herramientas de álgebra ráster o procesamiento de imágenes en software SIG o de teledetección, y comprendiendo su relación con los parámetros biofísicos de la vegetación.

HB04. Demostrar habilidad práctica en la creación y modificación de la estructura de tablas y vistas espaciales en bases de datos espaciales, definiendo tipos de datos, relaciones y geoconstrainsts, y utilizando herramientas de administración de bases de datos o comandos SQL.

HB05. Demostrar habilidad práctica en la escritura y ejecución de consultas complejas utilizando SQL que combinen criterios de atributos y funciones espaciales para acceder, filtrar, manipular y realizar análisis básicos sobre datos geográficos almacenados en una base de datos espacial.

HB06. Demostrar habilidad práctica en la construcción y ejecución de modelos espaciales complejos utilizando interfaces gráficas de modelización (ej. ModelBuilder en ArcGIS, Processing Modeler en QGIS) o mediante scripting para automatizar flujos de trabajo de análisis espacial repetitivos o complejos.

HB07. Demostrar habilidad para interpretar de forma crítica y contextualizada los resultados numéricos, gráficos o cartográficos producidos por modelos espaciales (ej. mapas de idoneidad, superficies de predicción, simulaciones), comprendiendo cómo se derivan de los datos de entrada y la lógica del modelo, evaluando su plausibilidad y comunicando sus implicaciones y limitaciones.

HB10. Demostrar habilidad práctica en la utilización de software comercial o de código abierto especializado para realizar tareas de procesamiento específicas y avanzadas de datos LIDAR (ej. filtrado, clasificación de nubes de puntos, generación de MDT/MDS de alta densidad, extracción de características 3D) y SAR (ej. corrección, filtrado de ruido, análisis polarimétrico, interferometría para detección de cambios o modelos de elevación).

HB11. Demostrar habilidad para organizar de forma lógica y rigurosa todos los archivos y recursos de un proyecto TIG, y documentar de manera exhaustiva y clara los datos utilizados (metadatos), los procesos de análisis (paso a paso, diagramas de modelo, comentarios en scripts) y los resultados obtenidos para garantizar la transparencia, reproducibilidad y facilidad de extensión del trabajo por terceros.

HB12. Demostrar habilidad para aplicar de forma integrada y experta diversas herramientas de software TIG y especializado, así como metodologías de análisis avanzadas, para abordar y resolver tareas complejas que surgen en el contexto de proyectos TIG reales, mostrando autonomía en la selección de los enfoques más adecuados y en la resolución de problemas técnicos inesperados.

HB13. Demostrar habilidad práctica en la integración de grandes volúmenes de datos (spatial big data) provenientes de fuentes diversas, tanto espaciales como no espaciales, utilizando herramientas y técnicas avanzadas para su pre-procesamiento y posterior análisis (ej. análisis espacial a gran escala, Machine Learning aplicado a big data geoespacial) con el fin de extraer conocimiento de valor.

HB14. Demostrar habilidad práctica en el diseño avanzado de cartografía temática y atlas geográficos, aplicando principios de comunicación visual y cartografía profesional, seleccionando la simbología, esquemas de color, proyecciones y composición más adecuados, y adaptando la representación para comunicar de forma clara, atractiva y efectiva a diferentes tipos de, utilizando funcionalidades avanzadas de software de diseño cartográfico o SIG.

HB15. Demostrar habilidad práctica en la preparación y entrega de presentaciones orales sobre temas de TIG (resultados de investigación, proyectos, metodologías) estructurando la exposición de forma lógica, diseñando diapositivas visualmente impactantes con mapas y gráficos claros y precisos, utilizando herramientas de presentación y comunicación visual, y adaptando el lenguaje y el nivel de detalle al público para transmitir el mensaje de manera efectiva y convincente.

Resultados de aprendizaje vinculados de manera exclusiva a asignaturas optativas

• Horarios
• Exámenes

• Sistema de Aseguramiento Interno de la Calidad (SAIC)
• BOE del plan de estudios
• DOE del plan de estudios
• Memoria del título
• Informe favorable de verificación ANECA
• Resolución de verificación del Consejo de Universidades
• Decreto de implantación del título
• Informes monitor del título
  • Informe monitor versión 1
• Informes de modificaciones del título
  • Informe de modificación versión 4
  • Informe de modificación versión 3
  • Informe de modificación versión 2
  • Informe de modificación versión 1
• Informes finales de acreditación del título
  • Informe final de acreditación versión 1
• Resoluciones de renovación de la acreditación
  • Renovación de la acreditación versión 1